推荐系统中的隐私保护：技术演进、评估框架与隐私效用协同发展
Evolution of privacy protection in recommendation systems: technical advancements, evaluation frameworks, and synergistic development of privacy and utility
1. 佳木斯大学 a. 信息电子技术学院; b. 黑龙江省自主智能与信息处理重点实验室; c. 佳木斯大学 科技处, 黑龙江 佳木斯 154007
2. 佳木斯市卫星导航技术与装备工程技术重点实验室, 黑龙江 佳木斯 154007
摘要
随着互联网和移动技术迅速发展，数据采集与处理能力显著提升，推荐系统能够深入挖掘用户行为特征，提供更为精准的个性化服务，改善用户体验。然而，海量数据的持续累积和推荐系统的广泛应用也带来了严峻的隐私泄露风险。在保障隐私的同时实现高效推荐，已成为当前研究的重点。旨在梳理推荐系统中隐私保护方法的技术演进，聚焦推荐流程中的关键环节所面临的风险，分析现有方法的设计原理与应用特点，并结合实际应用中使用的评估指标，从隐私保护强度与推荐效能两个维度比较不同方案的表现。进一步总结各类方法的优势与不足，提出优化方向，并探讨未来研究的可能路径，以期为隐私保护机制在推荐系统中的深入应用提供理论依据与实践参考。
基金项目
智能与信息安全研发团队(2023-KYYWF-0639)
佳木斯大学国家基金培育项目(JMSUGPZR2022-014)
佳木斯大学博士启动基金资助项目(JMSUBZ2022-12)
黑龙江省省属本科高校优秀青年教师基础研究支持计划(YQJH2024239)
黑龙江省自然科学基金联合基金培育项目(PL2024F002)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.04.0135
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2025年第42卷 第12期
发布历史
[2025-07-30] 优先出版
引用本文
王斌, 王畅, 吕灵慧, 等. 推荐系统中的隐私保护：技术演进、评估框架与隐私效用协同发展 [J]. 计算机应用研究, 2025, 42 (12). (2025-08-06). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.04.0135. (Wang Bin, Wang Chang, Lyu Linghui, et al. Evolution of privacy protection in recommendation systems: technical advancements, evaluation frameworks, and synergistic development of privacy and utility [J]. Application Research of Computers, 2025, 42 (12). (2025-08-06). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.04.0135. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
《计算机应用研究》创刊于1984年，是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。
《计算机应用研究》瞄准本学科领域迫切需要的前沿技术，及时反映国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势。主要刊载内容包括本学科领域高水平的学术论文、本学科最新科研成果和重大应用成果。栏目内容涉及计算机学科新理论、计算机基础理论、算法理论研究、算法设计与分析、区块链技术、系统软件与软件工程技术、模式识别与人工智能、体系结构、先进计算、并行处理、数据库技术、计算机网络与通信技术、信息安全技术、计算机图像图形学及其最新热点应用技术。
《计算机应用研究》拥有众多高层次读者、作者，读者对象主要为从事计算机学科领域高、中级研究人员及工程技术人员，各高等院校计算机专业及相关专业的师生。多年来《计算机应用研究》的总被引频次及Web下载率一直名列本学科同类学术刊物前茅，所刊发的学术论文以其新颖性、学术性、前瞻性、导向性、实用性而备受广大读者的喜爱。
收录和评价
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